НачатьНачать бесплатно

Сезонные графики

Помимо временны́х графиков, существуют и другие удобные способы визуализации данных, позволяющие выделить сезонные закономерности и проследить их изменение во времени.

  • Сезонный график похож на временно́й, но данные здесь откладываются по отдельным «сезонам», в которых они наблюдались. Для его построения используйте функцию ggseasonplot() — точно так же, как и autoplot().
  • Интересная разновидность сезонного графика использует полярные координаты, где временна́я ось закольцована, а не горизонтальна. Чтобы его получить, достаточно добавить аргумент polar и задать ему значение TRUE.
  • График подрядов состоит из мини-временны́х графиков для каждого сезона. На нём среднее значение для каждого сезона обозначено синей горизонтальной линией.

Один из способов выделить подмножество временного ряда — функция window(), которая извлекает наблюдения объекта x в промежутке между start и end.

> window(x, start = NULL, end = NULL)

В этом упражнении вы загрузите пакет fpp2 и воспользуетесь двумя его наборами данных:

  • a10 содержит ежемесячные объёмы продаж противодиабетических препаратов в Австралии. Сможете ли вы по графикам определить, в каком месяце объём продаж наибольший каждый год? Что необычного в показателях за март и апрель 2008 года?
  • ausbeer содержит данные о ежеквартальном производстве пива в Австралии. Что происходит с производством пива в четвёртом квартале?

Эти примеры помогут вам освоить работу с данными типами графиков и понять, в чём заключается их практическая ценность.

Это упражнение является частью курса

Прогнозирование в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Загрузите пакет fpp2 с помощью функции library().
  • С помощью autoplot() и ggseasonplot() постройте графики для набора данных a10.
  • Используйте функцию ggseasonplot() с аргументом polar, чтобы построить график в полярных координатах для данных a10.
  • Воспользуйтесь функцией window(), чтобы выделить из набора данных ausbeer только наблюдения начиная с 1992 года.
  • Наконец, с помощью autoplot() и ggsubseriesplot() постройте графики для ряда beer.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Load the fpp2 package
___

# Create plots of the a10 data
___
___

# Produce a polar coordinate season plot for the a10 data
ggseasonplot(___, polar = ___)

# Restrict the ausbeer data to start in 1992
beer <- ___(___, ___)

# Make plots of the beer data
___
___
Редактировать и запускать код